JP2017207974A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】現場で実際に話をした人と事後的にトークルームを構成できる仕組みを提供する。【解決手段】システム１０００のソーシャルネットワークサーバ４００は、端末２０のコミュニケーションレベル判定部２２０が判定するユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得するコミュニケーションレベル取得部と、前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成するトークルーム制御部と、を備える。この構成により、現場で実際に話をした人と事後的にトークルームを構成できる仕組みを提供することが可能となる。【選択図】図１

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来、例えば下記の特許文献１には、自己が参加可能なチャットルームをクライアント装置側で一元的に管理することが可能なチャットシステムが記載されている。

特開２０１０−２２４８４２号公報

例えば、イベント、交流会等の催しに複数の人が集まった場合に、これらのイベントや交流会等が終了した後にチャットルーム（トークルーム）を生成すれば、事後的なコミュニケーションを行うことができる。

しかしながら、イベントや交流会等に参加している人は、その現場で全ての人と会話するわけではなく、気の合う人、その場で仲良くなった人と会話をするのが通常である。このため、実際のイベントや交流会で会話をしていない人同士が、事後的に生成されたチャットルームに入ったとしても、相手のことが分からないため、チャットルームを利用して相互にコミュニケーションをとる機会は殆ど無いと考えられる。

従って、現場で実際に話をした人と事後的にトークルームを構成できる仕組みが望まれていた。

本開示によれば、ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得するコミュニケーションレベル取得部と、前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成するトークルーム制御部と、を備える、情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得することと、前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成することと、を備える、情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得する手段、前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成する手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。

以上説明したように本開示によれば、現場で実際に会話をした人と事後的にトークルームを構成できる仕組みを提供することが可能となる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示に係るシステムの構成例を示す模式図である。 システムで行われる処理を示すフローチャートである。 端末同士のＰ２Ｐ通信により近接判定を行う例を示す模式図である。 端末同士のＰ２Ｐ通信により近接判定を行う他の例を示す模式図である。 近接判定サーバと連携して近接判定を行う例を示す模式図である。 近接判定サーバと連携してコミュニケーションレベル判定を行う例を示す模式図である。 図２のステップＳ２０において、プロファイル情報を共有する際のシーケンスを示す模式図である。 プロファイル情報を共有する際の別のシーケンスを示す模式図である。 トークルームが設定された例を示す模式図である。 コミュニケーションレベルＬＶｃｍに応じて、トークルームで見ることのできる情報、トークルームで発信することのできる情報が異なる様子を示す模式図である。 図１０と同じトークルームにおいて、異なる端末における表示例を示す模式図である。 トークルームにおいて、ＳＮＳの切り換えを行う例を示す模式図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．システムの概要
２．システムの構成例
３．近接判定の手法
４．コミュニケーションレベル判定の手法
５．本実施形態のシステムで行われる処理
６．近接判定の処理の具体例
７．コミュニケーションレベル判定の具体例
８．プロファイル情報共有のためのシーケンス
９．トークルームの画面表示例
１０．トークルーム終了判定

１．システムの概要
本実施形態では、実世界で接近もしくはコミュニケーションしたユーザー間で、インターネット上のソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）上に自動的にグループを生成する。そして、その後一定期間だけグループ間で情報共有を可能とし、各ユーザーから明示的な指示がない場合は自動的にグループが削除されるシステムを提供する。

各ユーザーを近接技術によって検出して、一つのイベント単位でグループを自動生成することで、グループ間で情報共有できるトークルーム(チャットスペース)を生成する。グループのイベント終了後、一定時間が経過するとグループのトークルームは消滅する。これにより、ユーザーのプライバシーも考慮しつつ、実世界の出会いをバーチャル空間に自動的に反映する新しいコミュニケーションツールが実現できる。

実世界で複数ユーザーが参加するイベント中に、ユーザー間の近接条件（例えば、距離、信号レベル、コミュニケーションレベル等)に応じて、ネットワークサービス上のトークルームの種類（コミュニケーション手法）が自動で選択され、コミュニケーションが一定条件で可能となる。

ユーザー間の近接条件の１つである「コミュニケーションレベル」は、会話の盛り上がり（発話量、笑い声、笑顔度）、行動一致度（一緒に走る、テニスする）、感情（生体情報から情動レベル）など、実世界のイベント中のユーザー間のコンテキストから求まる。

トークルームの種類としては、ソーシャルネットワークサービス自体や、そのサービス上で使えるメッセージの種類（スタンプ、テキストチャット、音声、ビデオチャット、プレゼンス共有、写真共有、生体情報共有、アバターによる行動再現）などが挙げられる。

コミュニケーションが可能となる一定条件も、イベント中のユーザー間の近接条件によって自動的に決定する。また一定条件が段階的に変わることもある。

２．システムの構成例
図１は、システム１０００の構成例を示す模式図である。図１に示すように、このシステム１０００は、端末２００、サーバ３００、ソーシャルネットワークサーバ４００を有して構成されている。

一例として、端末２００は、スマートフォン、タブレット端末、ＨＭＤ等のウェアラブル端末である。端末２００は、各種センサ１００、近接判定部２１０、コミュニケーションレベル判定部２２０、ユーザーインターフェース（ＵＩ）部２５０を含む。なお、端末２００の構成要素のうち、近接判定部２１０、コミュニケーションレベル判定部２２０は、サーバ２００側に設けられていても良い。

また、サーバ３００は、近接判定サーバ３１０と認証サーバ３２０を含むものであっても良い。近接判定部２１０は、サーバ２００側に設けられる場合、近接判定サーバ３１０に設けられる。近接判定サーバ３１０と認証サーバ３２０は別体に構成されていても良い。

端末２００は、サーバ３００、ソーシャルネットワークサーバ４００のそれぞれと通信可能に構成されている。通信の方法は、有線又は無線による各種方法を採用することができ、特に限定されるものではない。

ソーシャルネットワークサーバ４００は、端末２００に対してソーシャルネットワークサービスの全般を提供する。特に、本実施形態において、ソーシャルネットワークサーバ４００は、端末２００に対してトークルームを提供する。このため、ソーシャルネットワークサーバ４００は、トークルーム制御部４１０を有している。トークルーム制御部４１０は、コミュニケーションレベル取得部４１１、コミュニケーション手法選定部４１２、トークルーム終了条件判定部４１４を有して構成されている。なお、ソーシャルネットワークサーバ４００は、サーバ３００と一体に構成されていても良い。

トークルーム制御部４１０は、コミュニケーションレベルに応じて、ユーザー同士が実際の会話を行うイベントなどの催しの終了後にトークルームを生成する。このため、コミュニケーションレベル取得部４１１は、コミュニケーションレベル判定部２２０が判定したコミュニケーションレベルを取得する。コミュニケーション手法選定部４１２は、コミュニケーションレベルに応じて、コミュニケーションの手法を選定する。トークルーム終了条件判定部４１４は、トークルームの終了条件が発生したか否かを判定し、トークルームの終了条件が発生した場合、トークルーム制御部４１０は、トークルームを終了させる。トークルーム制御部４１０は、生成したトークルームに関する情報を端末２００に送信する。端末２００は、トークルームに関する情報を受信すると、トークルームをＵＩ部２５０に表示させる。

図１に示す各構成要素のうち、各種センサ１００を除くものは、回路（ハードウェア）、または、ＣＰＵなどの中央演算処理装置とこれを機能させるためのプログラム（ソフトウェア）から構成されることができる。また、そのプログラムは、端末２００、又はサーバ３００，４００が備えるメモリ等の記録媒体、又はこれらの機器に外部から接続される記録媒体に記録されることができる。

各種センサ１００は、カメラ１１０、マイク（マイクロフォン）１２０、モーションセンサ１３０、位置センサ１４０、近接無線通信部１５０、環境センサ１６０、生体センサ１７０を含む。近接判定部２１０による近接判定は、各種センサ１００による検出結果に応じて行われる。ここで、カメラ１１０は、ステレオカメラであっても良く、この場合、左右の画像の視差に基づいて被写体（会話の相手）との距離を取得することができる。

モーションセンサ１３０は、加速度センサ、ジャイロセンサ、振動センサ等を含む。位置センサ１４０は、ＧＰＳ、Ｗｉ−Ｆｉ等の手法により位置検出を行う。近接無線通信部１５０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ等によりサーバ３００又は他の端末２００と無線通信を行う。環境センサ１６０は、地磁気、気圧、湿度、温度などの情報を取得する。生体センサ１７０は、ユーザーの心拍数、血流量、瞳孔の大きさ等の生体情報を取得する。

ユーザーインターフェース（ＵＩ）部２５０は、一例として、液晶ディスプレイとタッチセンサからなるタッチパネルから構成される。

近接判定部２１０は、任意の複数のユーザーが近接した位置にいるかを判定する。具体的に、近接判定部２１０は、複数のユーザーに関し、Ａ）一定距離の範囲内にいるか、Ｂ）同一施設内にいるか、Ｃ）同一イベントに参加しているか、Ｄ）対面対話があるか、等を判定する。

３．近接判定の手法
近接判定部２１０は、各種センサ１００から得られた情報に基づいて、近接判定を行う。近接判定部２１０における判定手法として、以下のものが挙げられる。
・ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、Ｗｉ−Ｆｉ等を利用した絶対位置ベースの判定
この方法では、ａ）各ユーザーの測位座標(緯度、経度、高度情報)からユーザー間の距離を算出し、近接判定を行う。また、ｂ）施設の区画などの地図情報に測位座標をマッピングし、ユーザーが同一施設内にいるかどうかを考慮した判定を行う。また、ｃ）各ユーザーのカレンダー、スケジュール、Ｗｅｂのイベント情報等から得られるイベントの施設、イベントの時間を参照して、上記ａ），ｂ）と組み合わせて判定することもできる。例えば、ユーザーのスケジュールにあるイベントが記載されている場合、イベント情報と時刻から当該ユーザーがイベントの施設（会場）にいるか否かを判別できる。
・Ｗｉ−Ｆｉ、ＢＴ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）、ＲＦ等の通信、または画像から得られる情報を利用した相対位置ベースの判定
この方法では、ａ）ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）法（ＴＯＡ法）やＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）電波レベルにより各ユーザー間の距離(相対位置座標の距離)を算出して判定を行う。画像から得られる情報を用いる場合、上述したようにステレオ画像における左右画像の視差から会話相手との距離を求めることができる。また、ｂ）施設の区画などの地図情報と施設側に設置された近接センサから得られる情報に基づいて、ユーザーが同一施設内いるかどうかを考慮した判定を行う。また、ｃ）各ユーザーのカレンダー、スケジュール、Ｗｅｂのイベント情報等から得られるイベントの施設、イベントの時間を参照して、上記ａ），ｂ）と組み合わせて判定を行うこともできる。
・環境音マッチングによる近接判定
各ユーザーの端末２００のマイク１２０で記録した環境音の音響特徴量の相関に基づいて、同一音源可能性から近接を判定する。
・画像による人検出
各ユーザーの端末２００のカメラ１１０で記録した画像情報から、顔識別、人体識別で対面する人物がいるかどうか、対面する人物が誰であるかを判定する。この方法により、上記Ａ）〜Ｄ）のいずれの判定も行うことができる。
・モーションセンサや環境センサによる近接判定
各ユーザーの端末２００のモーションセンサ１３０、環境センサ１６０が取得した特徴量の相関に基づいて、各ユーザーが同一の動きをしているか、同一の動体へ乗車しているか、同一環境施設にいるかどうか等を判定する。これにより、特に上記Ｂ），Ｃ）の判定を行うことができる。

各端末２００が近接判定部２１０を備えている場合、上述した各種情報と各端末２００の識別情報（ＩＤ）を各端末２００同士がやり取りすることで、各端末２００の近接判定部２１０が近接判定を行う。また、サーバ３００に近接判定部２１０が設けられている場合、各端末２００が上述した各種情報をサーバ３００に送り、サーバ３００の近接判定部２１０が近接判定を行う。例えば、画像による人検出の場合、各端末２００は、各端末２００に登録されているその端末２００の持ち主の顔情報と各端末２００の識別情報（ＩＤ）を、他の端末２００へ送る。これにより、各端末２００は、カメラ１１０で撮影した対面する人物の顔情報と他の端末２００から送られた顔情報を照合し、両者が一致する場合は、一致する顔画像及び識別情報（ＩＤ）を送った端末２００と近接していると判定できる。また、サーバ３００側で近接を判定する場合、例えば、各端末２００に登録されているその端末２００の持ち主の顔情報と各端末２００のカメラ１１０が撮影した対面する人物の顔情報を、各端末２００の識別情報（ＩＤ）とともにサーバ３００へ送るようにする。サーバ３００側では、第１の端末２００が撮影した顔情報と、第２の端末２００が登録している顔情報が一致すれば、第１の端末２００と第２の端末２００が近接していると判定できる。

４．コミュニケーションレベル判定の手法
コミュニケーションレベル判定部２２０は、近接条件下における近接ユーザー間の親密度、盛り上がり度、重要度を判定する。コミュニケーションレベル判定部２２０は、近接判定部２１０により近接判定がされた場合に、下記に示す判定手法例を使って、コミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）＝Ｆ（ＬＶｄ（ｉ,ｊ）,ＬＶａ（ｉ,ｊ）,ＬＶｃ（ｉ,ｊ）,ＬＶｅ（ｉ,ｊ））を推定する。なお、Ｆは所定の関数を示しており、（ｉ,ｊ）は任意のユーザー間（ｉ−ｊ）を示している。
・近接距離(信号レベル)：ＬＶｄ（ｉ,ｊ）（ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｄｉｓｔａｎｃｅ）
上述した近接判定における近接距離推定(ＧＮＳＳ高精度測位、ＵＷＢやレーザーのＴＯＡ手法やＷｉ−Ｆｉ、ＡＰの三点測量による推定など)で、各ユーザー間（ｉ−ｊ）の距離を推定
・顔の向き、視線、姿勢、ジェスチャーなど：ＬＶａ（ｉ,ｊ）(ｌｅｖｅｌ ｏｆ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ)
ユーザー（ｉ）の端末２００で記録した画像情報から、近接するユーザー（ｊ）の顔、視線、姿勢を推定して、ユーザー（ｉ）の対面者（ｊ）からの注目レベルを推定
・会話の有り無し、頻度、総時間など：ＬＶｃ（ｉ,ｊ）（ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎ）
各ユーザー（ｉ）の端末２００で記録した音響情報から、近接するユーザー（ｊ）との会話の有無、頻度、総時間、会話内容を推定して、ユーザー（ｉ）と対面者（ｊ）との会話レベルを推定
・笑い声、歓声、情動(集中度)、興奮度など：ＬＶｅ（ｉ,ｊ）（ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｅｍｏｔｉｏｎ）
各ユーザー（ｉ）の端末２００で記録した画像情報、音響情報や、発汗、心拍、血中分泌物濃度、脳波などの生体情報、モーション情報から、近接するユーザー（ｊ）と近接状態における盛り上がり度、集中度、興奮度を推定して、各ユーザー（ｉ）の対面者（ｊ）に対する感情レベルを推定する。

コミュニケーション手法選定部２３０は、近接ユーザー間の近接条件（コミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）)に応じて、ネットワークサービス上のトークルームの種類（ＳＮＳの種類／コミュニケーション手法）を自動で選択する。コミュニケーション手法選定部２３０は、例えば以下のようにして、コミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）に応じて、トークルームの種類を選択する。
トークルームの種類と条件の例：
ＬＶｃｍ≧Ｘ０： スタンプのやりとり
ＬＶｃｍ≧Ｘ１＞Ｘ０： テキストチャット
ＬＶｃｍ≧Ｘ２＞Ｘ１： 音声チャット
ＬＶｃｍ≧Ｘ３＞Ｘ２＆＆ＬＶａ＞Ｙ０： ビデオチャット
ＬＶｃｍ≧Ｘ４＞Ｘ３＆＆ＬＶｃ＞Ｙ１： プレゼンス/位置共有
ＬＶｃｍ≧Ｘ５＞Ｘ４＆＆ＬＶｅ＞Ｙ２： 生体情報共有
ＬＶｃｍ≧Ｘ６＞Ｘ５： バーチャル空間

また、イベント後の移動手段（行動、乗り物種類、速度）に応じてトークルームの種類が変わるようにしても良い。例えば、徒歩、車移動の場合は端末２００の表示画面を参照することは難しいため、音声によるトークルームへの参加とする。一方、電車移動の場合は、音声を発し難いことから、テキスト入力によるトークルームへの参加とする。また、滞留時には、ビデオチャットによるトークルームへの参加とする。

５．本実施形態のシステムで行われる処理
図２は、システム１０００で行われる処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１０では、フラグＤの値をＤ＝０に設定する。次のステップＳ１２では、近接判定部２１０が近接判定を行う。次のステップＳ１４では、近接でなく且つＤ＞０であるか否かを判定し、この条件が成立しない場合、すなわち、近接しているか、又はＤ＝０の場合はステップＳ１６へ進む。ステップＳ１６では、コミュニケーションレベル判定部２２０が、コミュニケーションレベルの判定を行う。次のステップＳ１８では、コミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）に基づいて、ＳＮＳまたはコミュニケーションの手法を選定する。次のステップＳ１９では、Ｄ＝１に設定する。ステップＳ１９の後はステップＳ１２へ戻る。

このように、ステップＳ１６，Ｓ１８の処理が行われると、Ｄ＝１に設定され、以降のステップＳ１４の処理で近接でないと判定される場合は、Ｄ＝１のためステップＳ２０以降の処理へ進む。一方、ステップＳ１６，Ｓ１８の処理が行われていない場合は、Ｄ＝０であるため、ステップＳ１４の判定の結果、ステップＳ１６以降の処理へ進む。ステップＳ１６，Ｓ１８の処理が行われていない状態でステップＳ２０以降の処理に進むことはない。

また、ステップＳ１４の条件が成立する場合は、ステップＳ２０へ進む。この場合、ユーザー同士が近接していないため、ユーザー同士が実際に合ってコミュニケーションを行うイベント等の催しは終了しているため、以降はトークルームの生成処理、終了処理を行う。ステップＳ２０では、ユーザー間でプロファイル情報を共有する。次のステップＳ２２では、トークルームの終了条件を判定する。次のステップＳ２４では、ステップＳ２２の判定の結果に基づいてトークルームを終了するか否かを判定し、終了する場合は処理を終了する（ＥＮＤ）。一方、トークルームを終了しない場合はステップＳ２６へ進む。ステップＳ２６では、トークルームによりユーザー同士がコミュニケーションを行う。ステップＳ２６の後はステップＳ２２へ戻り、トークルームの終了条件を再度判定する。

６．近接判定の処理の具体例
次に、近接判定の具体例について説明する。図３は、端末２００同士のＰ２Ｐ通信により近接判定を行う例を示す模式図である。この例では、各端末２００同士がサーバを介することなく接続されている。先ず、ステップＳ４０では、マイク１２０が取得した音声情報に基づいて発話判定を行うとともに、カメラ１１０で取得した画像情報から顔検出を行い、発話区間の間、音声特徴情報及び／又は顔画像情報を取得する。次のステップＳ４２では、発話区間における音声特徴情報及び／又は顔画像情報から近接者を判定する。なお、各端末２００では、予め他の端末２００の音声特徴情報／顔画像情報を端末ＩＤとともに登録しておき、Ｐ２Ｐ通信で取得した通信相手の音声特徴情報／顔画像情報を比較し、比較の結果に基づいて近接者を判定する。このように、サーバを使わずに、端末２００同士のＰ２Ｐ通信により近接判定を行うこともできる。

図４は、端末２００同士のＰ２Ｐ通信により近接判定を行う他の例を示す模式図である。先ず、ステップＳ５０では、各端末２００が、ＢＴ、ＵＷＢ、ＲＦ、超音波等によりブロードキャストを受信する。次のステップＳ５２では、ＢＴ、ＵＷＢ、ＲＦ、超音波等により通信相手の端末２００との相対位置を求め、近接判定を行う。

図５は、近接判定サーバ３１０と連携して近接判定を行う例を示す模式図である。先ず、ステップＳ６０では、各端末２００が、ＧＮＳＳ／ＷｉＦｉ／ＢＴ／ＵＷＢ／ＲＦの少なくとも１つの情報を取得して近接判定サーバ３１０へ送信する。次のステップＳ６２では、近接判定サーバ３１０が、ＧＮＳＳ／Ｗｉ−Ｆｉにより絶対位置ベースの近接判定を行う。次のステップＳ６４では、近接判定サーバ３１０が、ＷｉＦｉ／ＢＴ／ＵＷＢ／ＲＦにより、相対位置の近接判定を行う。次のステップＳ６６では、各端末２００が、マイク１２０で取得した環境音の音響特徴量を抽出して近接判定サーバ３１０へ送信する。次のステップＳ６８では、近接判定サーバ３１０が、環境音マッチングによる近接判定を行う。次のステップＳ７０では、各端末２００が、マイク１２０が取得した音声情報に基づいて発話判定を行うとともに、カメラ１１０で取得した画像情報から顔検出を行い、発話区間の間、音声特徴情報及び／又は顔画像情報を近接判定サーバ３１０へ送信する。次のステップＳ７２では、近接判定サーバ３１０が、発話区間における音声特徴情報及び／又は顔画像情報から近接者を判定する。なお、図５に示す近接判定の全てを行う必要はない。

７．コミュニケーションレベル判定の具体例
図６は、近接判定サーバ３１０と連携してコミュニケーションレベル判定を行う例を示す模式図である。先ず、ステップＳ８０では、各端末２００が、ＧＮＳＳ／ＷｉＦｉ／ＢＴ／ＵＷＢ／ＲＦの少なくとも１つの情報を取得して近接判定サーバ３１０へ送信する。次のステップＳ８２では、近接判定サーバ３１０が、ＧＮＳＳ／Ｗｉ−Ｆｉによる近接判定によりコミュニケーションレベル判定を行う（ＬＶｄ）。次のステップＳ８４では、各端末２００が、マイク１２０で取得した環境音の音響特徴量を抽出して近接判定サーバ３１０へ送信する。次のステップＳ８６では、近接判定サーバ３１０が、環境音マッチングによる近接判定によりコミュニケーションレベル判定を行う（ＬＶｃ）。次のステップＳ８８では、各端末２００が、発話判定／画像顔検出／生体情報取得を行い、発話区間における音声特徴及び／又は顔画像及び／又は生体情報を近接判定サーバ３１０へ送信する。次のステップＳ９０では、近接判定サーバ３１０が、ステップＳ８８で送信された発話区間における音声特徴を使ったコミュニケーションレベル判定（ＬＶｃ,ＬＶｅ）を行う。次のステップＳ９２では、近接判定サーバ３１０が、ステップＳ８８で送信された顔画像情報からコミュニケーションレベル判定（ＬＶａ）を行う。次のステップＳ９４では、近接判定サーバ３１０が、ステップＳ８８で送信された生体情報からコミュニケーションレベル判定（ＬＶｅ）を行う。

８．プロファイル情報共有のためのシーケンス
近接判定で双方デバイスが近接条件を満たしたあと、双方デバイスが持つユーザーのプロファイル情報を共有することで、近接条件が終了した後のトークルームのコミュニケーションサービスの確立のための設定がされる。

図７は、図２のステップＳ２０において、プロファイル情報を共有する際のシーケンスを示す模式図である。ここでは、近接判定サーバ３１０が近接判定を行う場合を例に挙げて説明する。先ず、ステップＳ１００では、サブスクライブを開始し、各端末２００が近接判定サーバ３１０に近接判定用情報を送る。近接判定用情報は、ユーザーＩＤ、近接判定及びコミュニケーションレベル判定に必要な情報を含む。なお、ユーザーＩＤは、各ユーザーの端末２００に付与された識別情報である。

ステップＳ１０２では、近接判定サーバ３１０が、各端末２００から送られた情報に基づいて近接判定、コミュニケーションレベル判定を行い、コミュニケーションレベルが高いと判定されたグループの情報を認証サーバ３２０に登録する。ここで、登録する情報として、グループＩＤ、ユーザーＩＤリスト、コミュニケーションレベル情報リスト、制限時間、アプリケーションＩＤ等のプロファイル情報が挙げられる。

次のステップＳ１０４では、認証サーバ３２０が、ユーザーＩＤをチェックして、プロファイル情報やＳＮＳ情報を端末２００へ送信し、各端末２００がプロファイル情報、ＳＮＳ情報を受け取る。プロファイル情報は、ソーシャルネットワークサーバ４００に対しても送信される。これにより、ソーシャルネットワークサーバ４００のトークルーム制御部４１０がトークルームを生成し、各ユーザーの端末２００からトークルームへのアクセスが可能となる。ここで、端末２００のユーザーＩＤに応じたプロファイル情報、ＳＮＳ情報が端末２００、ソーシャルネットワークサーバ４００に送られるため、上述したような、コミュニケーションレベルＬＶｃｍに基づく表示画面の閲覧、及び情報の発信が可能となる。

次のステップＳ１０６では、制限時間Ｔｔｌが経過すると、認証サーバ３２０が端末２００に対して終了通知を送信する。終了通知はソーシャルネットワークサーバ４００にも送信され、トークルーム終了条件判定部４１４が終了判定を行う。これにより、トークルームが終了する。次のステップＳ１０８では、端末２００がサブスクライブを終了する。

図８は、プロファイル情報を共有する際の別のシーケンスを示す模式図である。端末２００として近接判定デバイスＡと近接判定デバイスＢの２つが存在する場合について説明する。先ず、ステップＳ１３０では、近接判定デバイスＡが、ユーザーＩＤ、プロファイル情報、ＳＮＳ情報、制限時間、ユニークトークン、アプリケーションＩＤ等の情報を認証サーバ３２０に登録する。次のステップＳ１３２では、近接判定デバイスＡが、近接判定に使用する無線通信もしくは専用の通信で、時間制限付きユニークトークン、アプリをブロードキャストする。

次のステップＳ１３４では、近接判定デバイスＢが、近接判定の無線通信、若しくは、別途近接判定が行われた後、専用の通信を受ける。次のステップＳ１３６では、近接判定デバイスＢが、ユニークなトークンを受け取る。次のステップＳ１３８では、近接判定デバイスＢが、認証サーバ３２０へユーザＩＤ、Ｔｔｌ、ユニークトーン、アプリケーションＩＤを送り、サブスクライブの申請を行う。

次のステップＳ１４０では、認証サーバ３２０が、アプリケーションＩＤとトークンをチェックして、プロファイル情報やＳＮＳ情報を送信し、次のステップＳ１４２では、近接判定デバイスＢが、プロファイル情報、ＳＮＳ情報を受け取る。

次のステップＳ１４４では、近接判定デバイスＡが、ユーザＩＤ、ユニークトークン、アプリケーションＩＤを認証サーバ３２０へ送り、パブリッシング終了の登録を行う。次のステップＳ１４６では、認証サーバ３２０が、パブリッシング終了、又は制限時間（Ｔｔｌ）で終了すること近接判定デバイスＢへ通知し、次のステップＳ１４８では、近接判定デバイスＢが終了の通知を受け取る。次のステップＳ１５０では、近接判定デバイスＢがサブスクライブを終了させる。

９．トークルームの画面表示例
図９は、トークルーム制御部４１０によりトークルームが設定された例を示す模式図である。ここでは、Ｍｉｃｈａｅｌ, Ｂｉｌｌｙ, Ｊａｃｋの３名が近接者と判定されてトークルームに参加している状態を示しており、各ユーザーが、スタンプ、テキスト、音声、ビデオ（ビデオメッセージ）によりコミュニケーションを行う様子を示している。なお、図９に示す音声の例では、トークルームの終了までの制限時間が１２時間とされ、制限時間はシステムによる読み上げ音声によって各ユーザーに伝えられる。この例では、制限時間に近づくほど音量が小さくなるように構成することができる。また、ビデオの例では、制限時間に近づくほど解像度を低下させるようにしても良い。

図１０は、トークルームが設定された例を示す模式図であって、コミュニケーションレベルＬＶｃｍに応じて、トークルームで見ることのできる情報、トークルームで発信することのできる情報が異なる様子を示す模式図である。先ず、画面５００に示すように、コミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）に基づいてコミュニケーションの手法が選定され、近接者のリスト（ニヤバイリスト（Ｎｅａｒｂｙ Ｌｉｓｔ））が表示される。ここでも、Ｍｉｃｈａｅｌ, Ｂｉｌｌｙ, Ｊａｃｋの３名が近接者と判定された場合を示しており、図１０に示す例は、Ｍｉｃｈａｅｌの端末２００における表示例を示している。

画面５００では、「ＸＸの会」という集まりでＭｉｃｈａｅｌ, Ｂｉｌｌｙ, Ｊａｃｋの３名が近接したことにより、この３名が近接者としてニヤバイリスト（Ｎｅａｒｂｙ Ｌｉｓｔ）に表示されている。画面５００に示すように、ＭｉｃｈａｅｌのコミュニケーションレベルＬＶｃｍは９５、ＢｉｌｌｙのコミュニケーションレベルＬＶｃｍは６６、ＪａｃｋのコミュニケーションレベルＬＶｃｍは２５である。この場合、ＭｉｃｈａｅｌはコミュニケーションレベルＬＶｃｍが比較的高いため、トークルームで見ることができるプロファイル情報が多くなる。

画面５１０は、トークルームがスタートした状態を示している。Ｍｉｃｈａｅｌは、コミュニケーションレベルＬＶｃｍが高いため、選択できる発信方法はテキスト＋スタンプとなる。一方、ＪａｃｋはコミュニケーションレベルＬＶｃｍが低いため、選択できる発信方法はスタンプのみとなる。

画面５２０は、一定時間経過後にコミュニケーションレベルＬＶｃｍが小さいユーザーがトークルームから消える様子を示している。この例では、ＪａｃｋのコミュニケーションレベルＬＶｃｍが低いため、一定時間経過後にトークルームから消えている。一方、ＭｉｃｈａｅｌはコミュニケーションレベルＬＶｃｍが高いため、システム設定の制限時間までトークルームを見ることができる。

画面５３０は、トークルームが終了した状態を示している。トークルームが終了すると、その旨が表示され、以降のトークルームの利用はできなくなる。

図１１は、図１０と同じトークルームにおいて、Ｊａｃｋの端末２００における表示例を示している。図１０と同様、先ず、画面５００に示すように、コミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）に基づいてコミュニケーションの手法が選定され、近接者のニヤバイリストが表示される。ここで、Ｊａｃｋの端末２００における表示では、コミュニケーションレベルＬＶｃｍが低いため、Ｍｉｃｈａｅｌ, Ｂｉｌｌｙの名前のみが表示され、住所やメールアドレスは表示されない。

図１０と同様、図１１の画面５１０は、トークルームがスタートした状態を示している。ＪａｃｋはコミュニケーションレベルＬＶｃｍが低いため、選択できる発信方法はスタンプのみとなり、テキスト入力はできない。

画面５２０は、一定時間経過後にコミュニケーションレベルＬＶｃｍが小さいユーザーがトークルームから消える様子を示しており、ＪａｃｋはコミュニケーションレベルＬＶｃｍが低いため、「トークルームは終了しました」とのメッセージが表示され、この段階でＪａｃｋはトークルームを見ることができなくなる。画面５３０は、トークルームが終了した状態での表示を示している。Ｊａｃｋの端末２００における画面５３０の表示は、画面５２０と同様である。

以上のように、近接判定がなされたユーザー間でトークルームを生成した場合に、ユーザーのコミュニケーションレベルＬＶｃｍに応じてトークルームで見ることのできる情報が異なることになる。また、ユーザーのコミュニケーションレベルＬＶｃｍに応じてトークルームで発信することのできる情報が異なることになる。

図１２は、トークルームにおいて、ＳＮＳの切り換えを行う例を示している。図１０と同様に、先ず画面５００に示すように、コミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）に基づいてコミュニケーションの手法が選定され、近接者のニヤバイリスト１が表示される。次に、画面５４０では、コミュニケーションレベルＬＶｃｍが低いユーザーも含めて、スタンプ系のＳＮＳが選択された様子を示している。この場合、各ユーザーはスタンプによってコミュニケーションを行うことができる。

また、ＭｉｃｈａｅｌとＢｉｌｌｙはコミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）が比較的高いため、ニヤバイリスト２を選択することができる。ニヤバイリスト２では、画面５５０に示すように、コミュニケーションレベルＬＶｃｍ（ｉ,ｊ）に基づいてコミュニケーションの手法が選定され、近接者のリストが表示される。次に、画面５６０では、コミュニケーションレベルＬＶｃｍが高いユーザーだけでビデオチャット付ＳＮＳが選択された様子を示している。この場合、コミュニケーションレベルＬＶｃｍが高いユーザー（ＭｉｃｈａｅｌとＢｉｌｌｙ）のみで、ビデオチャットによるコミュニケーションを行うことができる。

１０．トークルーム終了判定
次に、トークルームの終了判定について説明する。図２のステップＳ２２では、イベント終了から所定時間が経過したか否かに応じてトークルームの終了を判定する。所定時間が経過した場合はトークルームを終了させるが、イベント中の近接条件（距離・信号レベル・コミュニケーションレベル)に応じて所定時間を変化させても良い。例えば、コミュニケーションレベルＬＶｃｍに応じて、トークルームが終了するまでの所定時間を設定しても良い。一例として、所定時間＝Ｆ（ＬＶｃｍ）[秒]とする。

また、イベント中の近接条件（距離・信号レベル・コミュニケーションレベル)に応じてトークルームの種類が段階的に変わるようにしても良い。例えば、ユーザー双方の距離Ｄが離れるに従って、ＬＶｃｍ≧Ｘ（Ｄ）の条件でトークルームが切り換わるようにする。一例として、ビデオ⇒音声⇒テキスト⇒スタンプのようにトークルームが切り換わるようにする。なお、Ｘは所定の関数である。

また、イベント中に近接者間で定義した条件で所定時間が決まるようにしても良い。例えば、近接者全員が次回参加のスケジュールを設定した時点でトークルームを終了させても良い。また、トークルームで誰かが特定のキーワードを発言した時点でトークルームを終了させても良い。また、ユーザーが指定された場所エリアから出た時点でトークルームを終了させても良い。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１） ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得するコミュニケーションレベル取得部と、
前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成するトークルーム制御部と、
を備える、情報処理装置。
（２） 前記トークルーム制御部は、ユーザー相互が実際にコミュニケーションを行う催しの終了後に前記トークルームを生成する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３） 前記トークルーム制御部は、所定の条件が成立した場合に前記トークルームを終了する、前記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４） 前記トークルーム制御部は、個々のユーザーの前記レベルに応じて前記トークルームの利用条件を異ならせる、前記（１）〜（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５） 前記トークルーム制御部は、個々のユーザーの前記レベルに応じて前記トークルームにおけるコミュニケーションの手法を選定するコミュニケーション手法選定部を含む、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６） 前記トークルーム制御部は、前記レベルが高いユーザーほど前記チャットルームから取得できる情報量を多くする、前記（４）に記載の情報処理装置。
（７） 前記トークルーム制御部は、前記レベルが高いユーザーほど前記チャットルームに提供できる情報量を多くする、前記（４）に記載の情報処理装置。
（８） 前記レベルを判定するコミュニケーションレベル判定部を備える、前記（１）〜（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９） 前記コミュニケーションレベル判定部は、ユーザー同士の距離、ユーザーの顔の向き、ユーザーの視線、ユーザーの姿勢、ユーザーの動き、コミュニケーションに係るユーザーの音声及びユーザーの生体情報の少なくとも１つに基づいて前記レベルを判定する、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０） 前記コミュニケーションレベル判定部は、ユーザー相互が実際にコミュニケーションを行う催しにおいて、ユーザー相互が近接している場合に前記レベルを判定する、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１１） ユーザー相互が近接しているか否かを判定する近接判定部を備える、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２） 前記トークルーム制御部は、ユーザーの前記端末の識別情報と前記レベルに基づいて、前記レベルが所定値以上の前記端末が前記情報を提供又は取得できるように、前記トークルームを生成する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（１３） ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得することと、
前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成することと、
を備える、情報処理方法。
（１４） ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得する手段、
前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成する手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

２１０ 近接判定部
２２０ コミュニケーションレベル判定部
４１０ トークルーム制御部
４１１ コミュニケーションレベル取得部

Claims (14)

1. ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得するコミュニケーションレベル取得部と、
   前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成するトークルーム制御部と、
   を備える、情報処理装置。
2. 前記トークルーム制御部は、ユーザー相互が実際にコミュニケーションを行う催しの終了後に前記トークルームを生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記トークルーム制御部は、所定の条件が成立した場合に前記トークルームを終了する、請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記トークルーム制御部は、個々のユーザーの前記レベルに応じて前記トークルームの利用条件を異ならせる、請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記トークルーム制御部は、個々のユーザーの前記レベルに応じて前記トークルームにおけるコミュニケーションの手法を選定するコミュニケーション手法選定部を含む、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記トークルーム制御部は、前記レベルが高いユーザーほど前記チャットルームから取得できる情報量を多くする、請求項４に記載の情報処理装置。
7. 前記トークルーム制御部は、前記レベルが高いユーザーほど前記チャットルームに提供できる情報量を多くする、請求項４に記載の情報処理装置。
8. 前記レベルを判定するコミュニケーションレベル判定部を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記コミュニケーションレベル判定部は、ユーザー同士の距離、ユーザーの顔の向き、ユーザーの視線、ユーザーの姿勢、ユーザーの動き、コミュニケーションに係るユーザーの音声及びユーザーの生体情報の少なくとも１つに基づいて前記レベルを判定する、請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記コミュニケーションレベル判定部は、ユーザー相互が実際にコミュニケーションを行う催しにおいて、ユーザー相互が近接している場合に前記レベルを判定する、請求項８に記載の情報処理装置。
11. ユーザー相互が近接しているか否かを判定する近接判定部を備える、請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記トークルーム制御部は、ユーザーの前記端末の識別情報と前記レベルに基づいて、前記レベルが所定値以上の前記端末が前記情報を提供又は取得できるように、前記トークルームを生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
13. ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得することと、
    前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成することと、
    を備える、情報処理方法。
14. ユーザー相互のコミュニケーションのレベルを取得する手段、
    前記レベルに基づいて、複数の前記ユーザーが端末を介して情報を提供又は取得するためにアクセスするトークルームを生成する手段、
    としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
    

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